{"id":1356,"date":"2020-06-03T08:00:38","date_gmt":"2020-06-03T06:00:38","guid":{"rendered":"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/?p=1356"},"modified":"2020-05-05T09:01:56","modified_gmt":"2020-05-05T07:01:56","slug":"use-case-extend-and-improve-existing-htr-models","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/de\/use-case-extend-and-improve-existing-htr-models\/","title":{"rendered":"Anwendungsfall: Erweiterung und Verbesserung bestehender HTR-Modelle"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"color: #0071a1;\"><em>Release 1.10.1<\/em><\/span><\/p>\n<p>Im <a href=\"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/?p=1351&amp;preview=true\">letzten Beitrag<\/a> haben wir beschrieben, dass ein Base Model alles was es bereits \u201cgelernt\u201d hat, an das neue HTR-Modell weitergeben kann. Mit zus\u00e4tzlichem Ground Truth kann das neue Modell dann seine F\u00e4higkeiten erweitern und verbessern.<\/p>\n<p>Hier nun ein typischer Anwendungsfall: In unserem <a href=\"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/quellen\/\">Teilprojekt<\/a> zu den Assessorenvoten des Wismarer Tribunals trainieren wir ein Modell mit acht verschiednene Schreibern. Das Train Set umfasst 150.000 W\u00f6rter, die CER lag beim letzten Training bei 4,09 %. Allerdings war die durchschnittliche CER f\u00fcr einzelne Schreiber viel h\u00f6her als f\u00fcr andere.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Use-Case_extend.jpg\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-1357\" src=\"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Use-Case_extend-300x156.jpg\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"311\" srcset=\"https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Use-Case_extend-300x156.jpg 300w, https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Use-Case_extend-768x398.jpg 768w, https:\/\/rechtsprechung-im-ostseeraum.archiv.uni-greifswald.de\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/Use-Case_extend.jpg 945w\" sizes=\"auto, (max-width: 600px) 100vw, 600px\" \/><\/a><\/p>\n<p>Wir entschieden uns also f\u00fcr ein Experiment. Wir f\u00fcgten 10.000 W\u00f6rter neuen GT f\u00fcr zwei der auff\u00e4lligen Schreiber (Balthasar und Engelbrecht) hinzu und nutzten das Base Model und dessen Trainings- und Validation Set f\u00fcr das neue Training.<\/p>\n<p><a name=\"_GoBack\"><\/a>Das neue Modell hatte im Ergebnis eine durchschnittliche CER von 3,82 % &#8211; es hatte sich also verbessert. Was aber bemerkenswert ist, ist das nicht nur die CER f\u00fcr die beiden Schreiber verbessert wurde, f\u00fcr die wir neuen GT hinzugef\u00fcgt hatten \u2013 in beiden F\u00e4llen um bis zu 1%. Auch die Zuverl\u00e4ssigkeit des Modells f\u00fcr die anderen Schreiber hat nicht gelitten, sondern sich im Gegenteil, ebenfalls verbessert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Release 1.10.1 Im letzten Beitrag haben wir beschrieben, dass ein Base Model alles was es bereits \u201cgelernt\u201d hat, an das neue HTR-Modell weitergeben kann. 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